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Video-Trim

Deterministischer transkriptbewusster Videoschnitt: Schneidet eine SRT auf dein explizites [start, end]-Fenster und schneidet die Quelle passend per ffmpeg. Rastet Schnitte an Satzgrenzen ein und gibt das gefensterte Transkript, auf den Clip neu bezogen, für die nachgelagerte Untertitelung zurück. Kein LLM, die redaktionelle Auswahl gehört stromaufwärts (typischerweise die highlights-Pipeline).

0.1

Noch erforderlich: Video, Transkript (SRT), Start (Sekunden), Ende (Sekunden)

Am besten für

  • •Lange Videos auf ein explizites, bereits stromaufwärts gewähltes Fenster schneiden
  • •Verkettung nach highlights: highlights wählt den Moment, video-trim schneidet ihn
  • •Einen an Satzgrenzen eingerasteten Clip plus seine neu bezogene gefensterte SRT in einem Aufruf erzeugen

Wann zu verwenden

  • •Immer nach transcription + highlights (oder einem Aufrufer, der das Fenster bereits kennt)
  • •Vor captions, die neu bezogene gefensterte SRT in der Ausgabe speist den captions-Schritt direkt

Tipps

  • ✓Kombiniere mit highlights (count=N, style=...), um verbindliche redaktionelle Auswahlen zu erhalten
  • ✓Schnitte werden an SRT-Segmentgrenzen eingerastet, übergib ein etwas enges Fenster und lass das Einrasten es auf einen vollständigen Satz erweitern
  • ✓Die Ausgabe-Transkript-URL ist bereits auf t=0 neu bezogen; speise sie direkt in captions ein

Rezepte mit dieser Pipeline

Artikel zu dieser Pipeline

Video-Trim API

Rufen Sie diese Pipeline aus Ihrem eigenen Code auf. Eine Anfrage startet einen Lauf; das Modell ist ein Eingabefeld, kein eigener Endpunkt.

4 Eingaben
4 erforderlich
0.1 Credits
bun add @pipe2-ai/sdk 
import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "video-trim",
  input: {
    video_url: "https://example.com/interview.mp4",
    transcript_url: "https://example.com/interview.vtt",
    start_sec: 12,
    end_sec: 48,
  },
});
pip install pipe2 
import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="video-trim",
    input={
        "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
        "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
        "start_sec": 12,
        "end_sec": 48,
    },
))
go get github.com/pipe2-ai/sdk-go 
client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "video_url": "https://example.com/interview.mp4",
  "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt",
  "start_sec": 12,
  "end_sec": 48
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "video-trim", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
brew install pipe2-ai/tap/pipe2 
pipe2 pipelines run \
  --pipeline video-trim \
  --input-json '{"video_url": "https://example.com/interview.mp4", "transcript_url": "https://example.com/interview.vtt", "start_sec": 12, "end_sec": 48}' \
  --wait

API-Token holen →

Parameter

end_sec erforderlich

Fensterende (exklusiv). Muss größer als start_sec sein.

number
start_sec erforderlich

Fensterbeginn. Wird üblicherweise von einer vorgeschalteten Auswahl (z. B. highlights) geliefert.

number
transcript_url erforderlich

SRT-Transkript der Quelle, erforderlich. Das Fenster wird an dessen Segmentgrenzen ausgerichtet, und das zugeschnittene SRT wird für die nachgelagerte Untertitelung zurückgegeben.

string
video_url erforderlich

Zu schneidendes Ausgangsvideo.

string

Aus einem KI-Agenten heraus nutzen

Richten Sie einen beliebigen MCP-Client auf pipe2 aus, und Ihr Agent erhält diese Tools. Er findet diese Pipeline, liest dasselbe Schema von oben und führt sie aus.

  • list_pipelines
  • get_pipeline_schema
  • run_pipeline
  • get_pipeline_run_status
  • request_upload
https://mcp.pipe2.ai/mcp 
{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

Vollständige API-Referenz MCP-Einrichtung CLI-Referenz

Video-Trim: deterministischer transkriptbewusster Schnitt

Übergib ein Quellvideo, sein SRT-Transkript und ein explizites [start_sec, end_sec]-Fenster. Die Pipeline rastet das Fenster an echten Segmentgrenzen ein, sodass Schnitte nie mitten im Satz landen, schneidet die Quelle per ffmpeg und gibt das gefensterte Transkript, neu auf t=0 bezogen, zurück, bereit für den captions-Schritt, ohne erneut zu transkribieren.

So funktioniert es

  1. An Segmenten einrasten: Start/Ende werden an die nächstgelegenen SRT-Segmentgrenzen angepasst
  2. Die SRT schneiden: behaltene Segmente werden auf t=0 neu bezogen und als gefenstertes Transkript hochgeladen
  3. FFmpeg-Schnitt: die Quelle wird auf das eingerastete Fenster mit sauberen, bildgenauen Kanten geschnitten

Warum hier kein LLM

  • Die redaktionelle Entscheidung (welcher Moment das Clippen wert ist) gehört stromaufwärts, typischerweise die highlights-Pipeline
  • Ein LLM ein zweites Mal nach highlights aufzurufen fügt nur Drift zwischen dem gewählten und dem gerenderten Fenster hinzu
  • Abrechnung mit einem Aufruf: pauschale 0,1 Credits pro Schnitt, keine Token-Abrechnung nötig

Häufig gestellte Fragen

Wie wird das Fenster gewählt?
Du lieferst es. Die highlights-Pipeline (oder ein anderer vorgelagerter Selektor) gibt start_sec und end_sec aus; dieser Schnitt verarbeitet sie deterministisch. Im Schnitt selbst gibt es kein LLM, die redaktionelle Entscheidung liegt im Selektor.
Warum benötigt es ein Transkript?
Das Transkript sorgt dafür, dass der Schnitt an einem vollständigen Satz einrastet, statt mitten im Wort zu landen. Die Pipeline behält jedes Segment, das dein Fenster überlappt, nimmt den Umfang der behaltenen Menge und schneidet das Video passend, dieselbe SRT wird dann geschnitten + auf t=0 neu bezogen und für die Wiederverwendung im captions-Schritt zurückgegeben.
Kann es ohne Transkript laufen?
Nicht mehr. Der frühere Keyframe-Vision-Fallback wurde entfernt, als highlights die redaktionelle Auswahl übernahm, er wich durchgängig vom gewählten Fenster ab. Transkribiere zuerst die Quelle (die transcription-Pipeline cacht nach Quell-Hash, sodass Wiederholungsläufe kostenlos sind).
Kostet das Credits?
0.1 Credits pro Schnitt, pauschal.
Was, wenn start_sec/end_sec außerhalb des Transkripts landen?
Das Fenster wird mit deinem Transkript abgeglichen, nicht mit dem rohen Video. Wenn es über das Ende hinausgeht, wird der Schnitt auf den letzten Satz im Transkript zurückgesetzt.

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